ED Sciences Physiques et de l'Ingénieur
Contrôle innovant auto-optimisant des micro-réseaux de bâtiments exploitant le potentiel des services multiples de l'hydrogène
par Fahad Ali SARWAR (ESTIA-Recherche)
Cette soutenance a lieu à 9h30 - Amphi 300 Technopole Izarbel 90 Allée Fauste d'Elhuyar, 64210 Bidart, France
devant le jury composé de
- Ionel VECHIU - Professeur - ESTIA - Directeur de these
- Furong LI - Professeure - University of Bath - Rapporteur
- Seddik BACHA - Professeur - G2E Lab Grenoble - Rapporteur
- Barry HAYES - Associate Professor - University College Cork - Examinateur
- Tapia Otaegui GERARDO - Professeur - universidad del pais vasco - Examinateur
La croissance continue de la demande énergétique et l'impératif de décarbonation nécessitent l'intégration accrue des sources d'énergie renouvelables dans les micro-réseaux et les bâtiments. Toutefois, en raison de leur nature intermittente, l'intégration de ces sources renouvelables impose le recours à des systèmes de stockage d'énergie afin d'assurer la stabilité et l'autonomie des réseaux. Cette exigence est particulièrement importante dans le cadre de l'autoconsommation des bâtiments et des micro-réseaux à énergie nette zéro. Bien que les batteries conventionnelles soient largement utilisées pour le stockage d'énergie, elles présentent des limitations pour le stockage à long terme. Afin de pallier cette contrainte, l'hydrogène apparaît comme une alternative prometteuse, permettant un stockage à long terme avec des pertes minimales et une flexibilité accrue pour la gestion énergétique des micro-réseaux. L'introduction d'un système hybride combinant batteries et stockage d'hydrogène dans un micro-réseau complexifie sa gestion et son exploitation, nécessitant le développement de stratégies avancées de contrôle. Cette thèse propose un cadre méthodologique complet pour la conception et l'implémentation d'un système de gestion énergétique intégré, visant à maximiser l'autoconsommation locale et l'efficacité du micro-réseau. En complément de cet objectif, l'optimisation de la production d'hydrogène est également une priorité, contribuant ainsi à un équilibre énergétique durable. Le système de gestion énergétique développé vise à assurer une gestion optimale de l'énergie du micro-réseau tout en préservant la durée de vie des équipements critiques tels que les électrolyseurs et les piles à combustible. Pour répondre à ces défis, une approche innovante basée sur l'apprentissage par renforcement est proposée pour la gestion et le contrôle du micro-réseau. Cette stratégie repose sur un mécanisme de récompense pondérée permettant d'optimiser simultanément plusieurs objectifs : l'amélioration de l'autoconsommation, l'augmentation de la production d'hydrogène et l'allongement de la durée de vie des équipements. L'approche développée assure ainsi un équilibre dynamique entre ces différentes contraintes, tout en offrant une flexibilité suffisante pour intégrer des paramètres supplémentaires liés aux exigences spécifiques du réseau. Cette approche fait du cadre proposé un outil polyvalent et évolutif pour l'intégration de l'intelligence artificielle dans la gestion énergétique des micro-réseaux. L'implémentation de la stratégie de contrôle proposée pour la gestion d'un micro-réseau démontre l'efficacité de l'apprentissage par renforcement dans l'optimisation de l'autoconsommation, avec une augmentation pouvant atteindre 17 %. De plus, cette approche réduit le nombre moyen de cycles de fonctionnement des équipements du micro-réseau et du système de stockage d'énergie, améliorant ainsi significativement l'efficacité globale du système. Sur la base d'une analyse approfondie de divers scénarios, la stratégie proposée permet une réduction allant jusqu'à 15 % du nombre de cycles des électrolyseurs. En résumé, la gestion de l'énergie basée sur l'apprentissage par renforcement non seulement optimise l'autoconsommation et minimise l'usure des équipements, mais facilite également une intégration efficace de l'hydrogène dans les micro-réseaux. Ces résultats mettent en lumière le potentiel des stratégies avancées de gestion énergétique pour atteindre les objectifs de décarbonisation, tout en renforçant la résilience énergétique et les performances du système.